Исследователи из Принстонского университета разработали и изготовили опытные образцы чипов, на кристаллах которых реализована комбинация функций хранения данных и, одновременно, вычислений с использованием этих же данных. Архитектура этого чипа называется технологией “вычислений в памяти”, и это позволяет избавиться от самого узкого места в архитектуре традиционных вычислительных систем – от необходимости постоянной передачи информации из памяти в процессор и наоборот. Такие возможности нового чипа во много раз увеличивают вычислительную мощность и эффективность по сравнению с сопоставимыми системами на основе традиционной архитектуры, это же, в свою очередь, может стать огромным толчком для ускорения развития новых систем искусственного интеллекта.
Отличительной особенностью нового чипа является то, что программы для него могут быть составлены при помощи стандартных языков программирования, таких, как С и C++. Это позволит без особых проблем ввести интеллектуальный чип в состав электронных схем мобильных телефонов, умных часов и других устройств, которые получат возможность осуществления сверхвысокоэффективных вычислений, что кардинально увеличит время их работы на одном заряде аккумуляторной батареи.
Основой для создания нового программируемого чипа стала предыдущая работа исследовательской группы, во время которой были созданы элементы схем, производящих вычислительные операции прямо в памяти. Первые эксперименты показали, что такой подход позволяет производить вычислительные операции в сотни раз быстрее, чем при традиционном подходе. Однако, способности первого экспериментального чипа были крайне ограничены из-за того, что в него не были включены некоторые компоненты, которые уже вошли в состав более нового чипа.
“Предыдущий, самый первый чип был сильным и мощным двигателем” – пишут исследователи, – “Новый же чип можно рассматривать как автомобиль целиком”. Отметим, что новый чип может быть использован в широком ряде электронных систем различного предназначения. Но его основным назначением являются системы глубинного машинного обучения и самообучения, которые используются в автомобилях-роботах, в системах распознавания объектов на изображениях и т.п.
“Технологии вычислений в памяти рассматриваются как перспективное направление, которое позволит увеличить вычислительную мощность систем, одновременно снизив количество потребляемой ими энергии” – пишут исследователи, – “В этом направлении уже были сделаны определенные шаги, но мы первыми реализовали технологию свободного программирования подобных систем. И теперь, разработчики систем искусственного интеллекта могут использовать всю мощь, предоставляемую вычислениями в памяти”.